SKILLEMALL.ai

AC env-manager

Создает файлы проекта (package.json, Dockerfile, Cargo.toml и т.д.) для Python, Node, Docker, Go и Rust, а также отслеживает инвентарь сервисов/портов проекта и состояние во время выполнения (только метаданные — без управления процессами). Возвращает список команд toolchain для запуска вызывающим агентом. Записывает файлы шаблонов и состояние JSON (окружения/порты/сервисы) только в рабочем пространстве агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scaffolds dev project files (package.json, Dockerfile, Cargo.toml, etc…»

Scaffolds dev project files (package.json, Dockerfile, Cargo.toml, etc.) for Python, Node, Docker, Go, and Rust, AND tracks project service/port inventory and runtime state (metadata only — no process control). Returns a list of toolchain commands for the calling agent to run. Writes scaffold files and JSON state (environments/ports/services) only inside the agent workspace.

ClawHub Agent Skills автор: jlacroix82 v3.0.6 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 807 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает файлы проекта (package.json, Dockerfile, Cargo.toml и т.д.) для Python, Node, Docker, Go и Rust, а также отслеживает инвентарь сервисов/портов проекта…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ШаблонDockerИнфраструктураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1807 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its scaffolding purpose, but it claims writes stay in the workspace while the code has an undocumented environment-variable override that can redirect file writes elsewhere.
LLM: suspicious (high) · 4 авг. 2026 г.